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* 电子邮件:camille.benaroch@inria.fr 简介:运动想象 (MI) 任务调节 EEG 活动,尤其是在 α 和 β 频带 (8-30 Hz) 中。在 BCI 校准期间,通常使用数据驱动方法来选择这些频带中的特征,而很少考虑由此产生的人类表现。这种方法能达到最佳性能吗?为了回答这个问题,本研究调查了机器学习选择的特定受试者频带的特征(平均频率 (FB-Mean) 和长度 (FB-Length))与在线 BCI 用户表现之间的关系。
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